## MINIMASI KONSUMSI ENERGI PADA PERMASALAHAN HYBRID FLOW SHOP SCHEDULING DENGAN ALGORITMA SALP SWARM
Bayu Nur Hidayat, Dana Marsetya Utama *) , Ikhlasul Amallynda Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang e-mail: *) dana@umm.ac.id

## ABSTRAK
Kelangkaan  dan  kemungkinan  berkurangnya  sumber  energi  di  masa  depan  disebabkan tingginya  konsumsi  energi  pada  industri  manufaktur.  Salah  satu  upaya  untuk  menangani permasalahan  ini  dalah  dengan  penjadwalan.  Dalam  artikel  ini,  kami  meneliti  tentang permasalahan  Hybrid  Flow  shop  Scheduling  Problem  (HFSSP)  untuk  meminimasi  konsumsi energi.  Prosdur  algoritma  metaheuristik  diusulkan  yang  terinspirasi  dari  kawanan  Salp  di lautan,  yaitu  Salp  Swarm  Algorithm. Algoritma  SSA  diusulkan  untuk  menentukan  sequencing yang  optimal  dengan  mempertimbangkan  konsumsi  energi  minimal.  Temuan  menarik  dari penelitian ini adalah semakin tinggi populasi dan iterasi maka menghasilkan konsumsi energi yang  lebih  rendah.  Selain  itu,  hasil  optimasi  menunjukan  bahwa  total  energi  konsumsi disebabkan karena variasi konsumsi energi setup dan removal serta konsumsi energi mesin idle. Dari  hasil numerik algoritma SSA dapat  menghasilkan penjadwalan  dengan  konsumsi  energi yang lebih minimal dibandingkan dengan prosedur heuristik.
Kata  kunci:  Hybrid  Flow  Shop  Scheduling, Energy Consumption, Metaheuristic, Salp Swarm Algorithm

## ABSTRACT
The  scarcity  and  possible  depletion  of  energy  sources  in  the  future  is  due  to  the  high  energy consumption  in  the  manufacturing  industry.  One  of  the  efforts  to  deal  with  this  problem  is scheduling.  This  article  investigates  the  Hybrid  Flow  Shop  Scheduling  Problem  (HFSSP)  to minimize energy consumption. A metaheuristic algorithm procedure is proposed, inspired by the Salp swarm in the ocean, the Salp Swarm Algorithm. The SSA algorithm is proposed to determine the optimal sequencing considering minimal energy consumption. An interesting finding of this study  is  that  the  higher  the  population  and  iterations,  the  lower  the  energy  consumption.  In addition, the optimization results show that the total energy consumption is due to variations in setup  and  removal  energy  consumption  and  idle  machine  energy  consumption.  From  the numerical results, the SSA algorithm can produce scheduling with minimal energy consumption compared to the heuristic procedure.
Keywords:  Hybrid  Flow  Shop  Scheduling,  Energy  Consumption,  Metaheuristic,  Salp  Swarm Algorithm

## PENDAHULUAN
Isu mengenai kelangkaan dan menurunnya cadangan energi di masa mendatang akibat pemanfaatan dalam industri manufaktur telah menjadi perhatian [1,2]. Di Tiongkok, sektor manufaktur  menjadi  konsumen  terbesar  dengan  menyumbang  lebih  dari  50%  dari  total konsumsi energi listrik nasional [3]. Sementara di Jerman, lebih dari 47% dari penggunaan energi  listrik  nasional  berasal  dari  industri  manufaktur  [4].  Kompleksitas  situasi  ini mendorong  perlunya  pengembangan  strategi  untuk  mengurangi  pemakaian  sumber  daya khususnya  konsumsi  energi  [5].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  studi  mengenai  produksi ramah  lingkungan  telah  menarik  perhatian  para  peneliti  [6-8],  mengingat  peran  industri manufaktur yang signifikan dalam menyumbang konsumsi energi global [9]. Efisiensi energi selama proses produksi menjadi sangat penting [10,11], dengan penekanan pada optimalisasi penggunaan  energi  melalui  penjadwalan  produksi  yang  efisien  dalam  konteks  industri manufaktur  [12-15].  Penjadwalan  merupakan  pengalokasian  sumber  daya  untuk menyelesaikan rangkaian tugas pada mesin tertentu [16]. Salah satu jenis pendekatan yang relevan adalah penyelesaian masalah jadwal produksi adalah Hybrid Flow Shop Scheduling Problem (HFSSP)  [17-19].  HFSSP   merupakan    permasalahan   yang   kompleks   yang

## Minimasi Konsumsi Energi pada Permasalahan Hybrid Flow Shop Scheduling dengan Algoritma Salp Swarm
diklasifikasikan  sebagai  NP-hard  problem  [20-23].  Pada  HFSSP,  serangkaian  tugas dikerjakan  pada  sejumlah  mesin  sesuai  urutan  proses  tertentu,  dengan  beberapa  tahapan melibatkan lebih dari satu mesin  [24,25]. Berbeda dari pendekatan flow shop murni yang hanya  melibatkan  satu  mesin  pada  setiap  tahapnya  [16].  Pada  permasalahan  HFSSP, perlunya  penentuan  jadwal  yang  optimal  untuk  meminimalisir  konsumsi  energi  dalam lingkup industri manufaktur.
Berbagai  penelitian terdahulu  sebagai  upaya  untuk  mengatasi  permasalahan  HFSSP dengan fungsi tujuan mengurangi konsumsi energi telah dipublikasikan. Dalam penelitian yang  dilakukan  oleh  Yan,  Wen  dan  Li  [26],  disajikan  pendekatan  menggunakan  Genetic Algorithm untuk meminimalkan penggunaan energi. Schulz [27] mengusulkan pendekatan menggunakan Mixed Integer Linear Programming. Ling, Feng & Zong [28], pada sisi lain, mengadopsi  Particle  Swarm  Optimization  untuk  mereduksi  penggunaan  energi.  Pada permasalahan  HFSS  dua  tahap,  Du  et al.  [29],  telah mengenalkan  Algoritma  Ant Colony System  sebagai alternatif  penyelesaian.  Sementara  itu,  Liu  et  al.  [30]  menawarkan  model yang berfokus pada penyelesaian HFSS tiga tahap dengan pertimbangan tiga mesin di tahap 1,  dua  mesin  di  tahap  2,  dan  tiga  mesin  di  tahap  3.  Selanjutnya,  mereka  menerapkan pendekatan  Mixed  Integer  Linear  Programming  (MILP)  untuk  meningkatkan  efisiensi konsumsi energi. Pada penelitian yang sama, Liu et al. [31]  juga mengajukan model serupa dengan  modifikasi  jumlah  mesin  di  setiap  tahap.  Di  lain  pihak,  Luo  et  al.  [32], mengimplementasikan  Algoritma  Ant  Colony  Optimization  untuk  menyelesaikan permasalahan HFSSP. Discrete Imperialist Competitive Algorithm dikembangkan oleh Tao et al. [33] untuk penyelesaian HFSS dua tahap dengan fokus pada pengurangan konsumsi energi. Terdapat pula berbagai alternatif lainnya, seperti Algoritma Imperialist Competitive [18,34],  Shuffled  Frog-Leaping  Algorithm  [35],  serta  Improved  Genetic  Algorithm  [36], yang juga diusulkan untuk tujuan serupa. Selain itu, beberapa pendekatan lain termasuk A- Novel Teaching Learning-Based Optimization Algorithm [37], Particle Swarm Optimization [28], Genetic Algorithm [38], dan Lagrangian Relaxation Algorithm [39], juga dikemukakan sebagai  solusi  potensial  pada  permasalahan  minimasi  konsumsi  energi  dalam  HFSSP. Uraian tersebut menunjukan bahwa prosedur metahuristik merupakan prosedur yang populer untuk menyelesaikan masalah HFSSP [40,41].
Berdasarkan  uraian tersebut,  berbagai  prosedur  metahuristik  telah  ditawarkan  untuk menyelesaikan masalah HFSSP. Namun, prosedur Salp Swarm Algorithm kurang mendapat perhatian untuk menyelesaikan masalah HFSSP. Salp Swarm Algorithm (SSA) dipilih untuk menentukan  variabel  keputusan  urutan  jadwal  yang  optimal  dengan  fungsi  tujuan meminimasi konsumsi energi. Salp Swarm Algorithm (SSA) adalah algoritma metaheuristik terbaru yang di usulkan oleh  Mirjalili et al. [42]. SSA adalah algoritma yang   terinspirasi dari  perilaku  salp  yang  memiliki  karakter  mirip  seperti  ubur-ubur  dalam  mencari  sumber makanan.  Menurut  Utama  [43],  dalam  percobaan  numerik  SSA  terbukti  kompetitif dibandingkan Genetic Algorithm (GA) dan Particel Swarm Optimization (PSO). Selain itu, konsumsi energi pada proses produksi terjadi pada saat mesin memproses setiap job . Namun, sebagian besar energi juga di konsumsi pada saat mesin dalam kondisi idle. Di sisi lain, pada saat setup dan removal job juga mengkonsumsi energi karena mesin dalam kondisi menyala. Maka diperlukan penjadwalan produksi dengan mempertimbangkan setup dan removal time untuk meminimasi konsumsi energi listrik dengan algoritma SSA sebagai prosedur optimasi permasalahan HFSSP.

## METODE PENELITIAN Definisi Masalah
Dalam  permasalahan  HFSSP  ini  terdapat n job yang  akan  diproses  pada  3 stage . Keseluruhan job akan  diproses  melalui  urutan  yang  sama  mulai  dari stage 1 ke stage 3.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  konsumsi  energi  listrik  yang minimum. Skema hybrid flowshop scheduling dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Skema Permasalahan Hybrid Flowshop Scheduling

## Asumsi
Beberapa batasan pada permasalahan hybrid flowshop scheduling adalah: (1) Setiap job memiliki sequence dependent setup , (2) Setiap mesin hanya dapat memproses 1 item,
(3) Tidak adanya iterupsi pada job , (4) Setiap mesin akan memproses pada t=0, (5) Waktu setup terpisah dengan waktu proses, (6) Waktu removal hanya terdapat pada mesin di stage 1.
Formula untuk meminimasi konsumsi energi pada permasalahan HFSSP dapat dilihat dari persamaaan berikut [30]:
𝐸𝐵 = ∑ ∑ ∑ 𝐸 𝑖𝑗𝑘 𝑁 𝑗𝑘 𝑖=1 𝑀 𝑗 𝑘=1 𝑚 𝑗=1 (1)
𝐸𝑂𝑂 = ∑ ∑ 𝐸𝑅 𝑗𝑘 𝑀 𝑗 𝑘=1 𝑚 𝑗=1 (2)
𝐸𝐼 = ∑ ∑ ∑ 𝐸𝐼 𝑖𝑗𝑘 𝑁 𝑗𝑘−1 𝑖=1 𝑀 𝑗 𝑘=1 𝑚 𝑗=1 (𝑆 (𝑖+1) 𝑗𝑘 𝑗𝑘 − 𝐶 𝑖 𝑗𝑘 𝑗𝑘 ) (3)
𝑇𝐸𝐶 = 𝐸𝐵 + 𝐸𝑂𝑂 + 𝐸𝐼 (4) Notasi dari permasalhaan tersebut adalah sebagai berikut: 𝑛 : jumlah job
𝑚 : jumlah stage
𝑀 𝑗 : jumlah mesin paralel di stage j
𝑁 𝑗𝑘 : jumlah job pada mesin k di stage j 𝑃 𝑖𝑗𝑘 : waktu proses saat job i diproses pada mesin k di stage j 𝑆 𝑖𝑗𝑘 : waktu mulai saat job i diproses pada mesin k di stage j 𝐶 𝑖𝑗𝑘 : waktu selesai saat job i selesai diprosess pada mesin k di stage j 𝐼 𝑗𝑘 : job ke h yang diproses pada mesin k di stage j 𝐸 𝑖𝑗𝑘 : konsumsi energi saat job i diproses pada mesin k di stage j 𝐸𝐼 𝑗𝑘 : konsumsi energi saat idle pada mesin k di stage j 𝐸𝑅 𝑗𝑘 : konsumsi energi saat setup dan removal mesin k di stage j 𝐸𝐵 : konsumsi energi saat proses 𝐸𝑂𝑂 : konsumsi energi saat setup dan removal
𝐸𝐼 : konsumsi energi saat idle 𝑇𝐸𝐶 : total konsumsi energi
Persamaan (1) digunakan untuk menghitung konsumsi energi pada saat mesin kondisi memproses job .  Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menghitung  konsumsi  energi  pada  saat mesin kondisi setup dan removal job. Persamaan (3) digunakan untuk menghitung konsumsi
energi pada saat mesin kondisi idle . Persamaan (4) menggambarkan model hybrid flowshop scheduling untuk meminimasi konsumsi energi (fungsi tujuan).

## Salp Swarm Algorithm
Baru-baru  ini,  banyak  algoritma  metaheuristik  yang  berhasil  diterapkan  untuk memecahkan masalah yang sulit diselesaikan. Daya tarik menggunakan algoritma ini karena dapat  memecahkan  masalah  yang  kompleks  dengan  solusi  yang  optimal  dan  waktu  yang cepat. Menurut Dokeroglu et al. [44], metaheuristik adalah gambaran dari heuristik dalam tingkat  yang  lebih  tinggi  untuk  mengusulkan  solusi  dari  masalah  pengoptimalan. Salp Swarm  Algorithm (SSA)  merupakan  algoritma  terbaru  yang  di  usulkan  oleh  [42]. Salp termasuk keluarga dari salpidae yang bersifat transparan dan berbentuk tong. Jaringan salp mirip  dengan  ubur-ubur.  Mereka  juga  beroperasi  mirip  dengan  ubur-ubur,  dimana  air dipompa melalui tubuh sebagai penggerak [45].
Menurut  Mirjalili  et  al.  [42],  salah  satu  perilaku salp yang  menarik  adalah  mereka mengerumuni kawanannya. Beberapa peneliti percaya bahwa perilaku ini dilakukan untuk mencapai pergerakan yang lebih baik dalam mencari makanan [46].
Dalam  SSA  ada  dua  jenis  individu  dalam  segerombolan salp ,  yaitu salp pemimpin ( leader ) dan salp pengikut ( followers ). Leader adalah salp pertama yang memandu dari salp pengikut dalam gerakan mereka. Kawanan 𝑋 dari 𝑛 salp dapat diwakili oleh matriks seperti yang ditunjukan pada persamaan (5). Tujuan dari kawanan ini adalah sumber makanan di ruang pencarian yang disebut 𝐹 .
X i = [ 𝑥 1 1 𝑥 2 1 ⋯ 𝑥 𝑑 1 𝑥 1 2 𝑥 2 2 ⋯ 𝑥 𝑑 2 ⋮      ⋮    ⋯ ⋮ 𝑥 1 𝑛 𝑥 2 𝑛 ⋯   𝑥 𝑑 𝑛 ] (5)
Koefisien 𝑐 1 adalah  parameter  yang  paling  penting  dalam Salp  Swarm  Optimization . Persamaan  (6)  menunjukkan  bahwa  pemimpin  hanya  memperbarui  posisinya  dengan menghormati sumber makanan. Menyeimbangkan eksplorasi (penjelajahan) dan eksploitasi (pengusahaan atau pendayagunaan) didefinisikan pada persamaan (6).
𝑐 1 = 2𝑒 −( 4𝑙 𝐿 ) 2 (6)
Seperti  yang  disebutkan  sebelumnya,  populasi salp dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu salp pemimpin dan pengikut. Posisi salp pemimpin ( leader ) di update menggunakan persamaan (7)
𝑥 𝑗 𝑖 = { 𝐹 𝑗 + 𝑐 1 ((𝑢𝑏 𝑗 − 𝑙𝑏 𝑗 ) 𝑐 2 + 𝑙𝑏 𝑗 ) 𝑐 3 ≥ 0,5 𝐹 𝑗 − 𝑐 1 ((𝑢𝑏 𝑗 − 𝑙𝑏 𝑗 ) 𝑐 2 + 𝑙𝑏 𝑗 ) 𝑐 3 < 0,5 (7)
Dimana 𝑥 𝑗 𝑖 menunjukkan  posisi salp pemimpin  ( leader )  pada  dimensi 𝑗 , 𝐹 𝑗 adalah  posisi sumber  makanan  pada  dimensi 𝑗𝑡ℎ , 𝑢𝑏 𝑗 menunjukkan  batas  atas  pada  dimensi 𝑗 ,  dan 𝑙𝑏 𝑗 menunjukkan batas . bawah pada dimensi 𝑗 . Parameter 𝑐 1 , 𝑐 2 dan 𝑐 3 adalah bilangan random yang dihasilkan . secara seragam dalam interval . [0,1] . Bahkan, mereka . menentukan posisi selanjutnya dalam dimensi . 𝑗 harus menuju infinity negative serta ukuran langkah. Untuk mengupdate posisi salp pengikut, persamaan (8) digunakan (hukum gerak newton)
𝑥 𝑗 𝑖 = 1 2 𝑎𝑡 2 + 𝑣 0 𝑡 (8)
Dimana 𝑖 ≥ 2, 𝑥 𝑗 𝑖 menunjukkan  posisi  pengikut  di  dimensi 𝑗 , 𝑡 adalah  waktu, 𝑣 0 adalah kecepatan awal. Karena waktu . dalam optimasi . adalah iterasi, perbedaan antar iterasi sama dengan  1,  dan  mempertimbangkan  konsideran 𝑣 0 =  0,  kondisi  demikian  dapat diformulasikan sebagai persamaan (9)
𝑥 𝑗 𝑖 = 1 2 (𝑥 𝑗 𝑖 +   𝑥 𝑗 𝑖−1 ) (9)
Dimana 𝑖 ≥ 2, 𝑥 𝑗 𝑖 menunjukkan . posisi salp pengikutnya di dimensi 𝑗𝑡ℎ . Pseudocode dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pseudocode Salp Swarm Algorithm

## Data Penelitian dan Prosedur Percobaan
Data penelitian ini diambil dari studi kasus pada perusahaan percetakan di Indonesia. 18 job dijadwalkan melalui 3 tahap yang terdiri dari 1 mesin di tahap awal, 2 mesin parallel di tahap 2 dan 1 mesin di tahap ketiga. Dalam optimasi dengan SSA 3 variasi dari populasi dan  iterasi  disajikan.  Pada  parameter  populasi  menggunakan  10,  50  dan  100  populasi. Sementara itu, pada parameter iterasi menggunakan 50, 100, dan 200 iterasi. tiap percobaan dicatat  TEC,  EB,  EOO,  dan  EI.  Selanjutnya,  prosedur  SSA  juga  dibandingkan  dengan prosedur  heuristic  First  Come  First  Serve  (FCFS)  untuk  menguji  efektifitas  algoritma. Algoritma FCFS digunakan sebagai prosedur penentuan urutan jadwal oleh perusahaan yang perlu dievaluasi keefektifannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil percobaan metode SSA ditunjukan pada Tabel 1. Hasil ini menunjukan bahwa semakin tinggi populasi dan iterasi maka menghasilkan konsumsi energi yang lebih rendah. Sementara  itu,  jika  populasi  dan  iterasi  semakin  kecil  konsumsi  energi  semakin  tinggi. Terdapat  sebuah  temuan  menarik  dalam penelitian terkait  HFSSP  untuk  mengoptimalkan konsumsi  energi.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  populasi  dan  jumlah iterasi yang digunakan dalam algoritma SSA memiliki dampak signifikan terhadap tingkat konsumsi  energi  yang  dihasilkan.  Penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  semakin  tinggi tingkat  populasi  dan  jumlah  iterasi  yang  diterapkan,  maka  hasilnya  akan  mengarah  pada konsumsi energi yang lebih rendah. Dengan kata lain, penggunaan populasi dan iterasi yang besar  dalam  algoritma  optimisasi  mampu  membawa  dampak  positif  dalam  upaya mengurangi pemakaian energi dalam permasalahan HFSSP. Sebaliknya, observasi ini juga mengungkapkan  bahwa  apabila  tingkat  populasi  dan  iterasi  cenderung  lebih  kecil,  maka akan  berimplikasi  pada  peningkatan  konsumsi  energi.  Oleh  karena  itu,  temuan  ini memberikan wawasan  berharga bagi  praktisi dan  peneliti di bidang ini, bahwa pengaturan
Initialize the salp population x i (i = 1, 2, …, n) considering ub and lb while (end condition is not satisfied)
Calculate the fitness based on energy consumption of each search agent (salp) F=the best search agent Update c 1 by Eq. (12) for each salp (x i ) if (i==1) Update the position of the leading salp by Eq. (7) else
Update the position of the follower salp by Eq. (8) end end
Amend the salps based on the upper and lower bound of variables end return F

## Minimasi Konsumsi Energi pada Permasalahan Hybrid Flow Shop Scheduling dengan Algoritma Salp Swarm
yang  tepat  terhadap  parameter  populasi  dan  iterasi  dalam  algoritma  metaheuristik  dapat menjadi  faktor  penting  dalam  pencapaian  tujuan  mengurangi  konsumsi  energi  dalam lingkungan  HFSSP.  Temuan  ini  sejalan  dengan  temuan  penelitian  Tang  et  al.  [47]  dan Hasani and Hosseini [48]. Hal ini dikarenakan semakin tinggi populasi dan iterasi, semakin banyak  kemungkinan  solusi  yang  dihasilkan,  sehingga  peluang  untuk  menemukan  solusi terbaik semakin besar [49].
Selain  itu,  berdasarkan  percobaan  variasi  iterasi  dan  populasi,  temuan  menarik  dari penelitian ini adalah total energi konsumsi disebabkan karena variasi konsumsi energi setup dan removal serta konsumsi energi mesin idle. Konsumsi energi waktu proses selalu tetap dan  tidak  mempengarui  total  konsumsi  energi.  Pada  permasalahan  HFSSP,  upaya  untuk mengurangi  konsumsi  energi  telah  menjadi  perhatian  utama,  dan  penelitian-penelitian sebelumnya  telah  mengungkapkan  beberapa  aspek  kunci  yang  berperan  dalam  total konsumsi  energi.  Temuan  penelitian  ini  menyoroti  bahwa  variasi  dalam  konsumsi  energi terutama terjadi pada tahap setup dan removal, serta ketika mesin berada dalam kondisi idle. Penting untuk dicatat bahwa konsumsi energi selama waktu proses berlangsung cenderung tetap  dan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  total  konsumsi  energi.  Oleh  karena  itu, strategi efektif dalam upaya mengurangi konsumsi energi dalam penjadwalan hybrid flow shop akan fokus pada mengoptimalkan pengaturan tahap setup dan removal, serta mengelola periode  ketika  mesin  tidak  aktif  (idle).  Dengan  mempertimbangkan  temuan-temuan  ini, langkah-langkah penjadwalan yang cermat dan penggunaan teknik-teknik optimisasi yang tepat dapat diimplementasikan untuk meminimalkan dampak variasi konsumsi energi setup , removal, dan energi idle pada konsumsi energi keseluruhan, yang pada akhirnya berpotensi mendukung pencapaian tujuan efisiensi energi dalam operasional manufaktur.
Tabel 1. Rekapitulasi Hasil Konsumsi Energi Metode SSA
Populasi Iterasi TEC EB EOO EI 10 50 74.958,99 74.115 200,25 643,74 100 74.948,43 74.115 190,65 642,78 200 74.941,92 74.115 188,25 638,67 50 50 74.961,81 74.115 195,45 651,36 100 74.953,92 74.115 197,85 641,07 200 74.928,27 74.115 190,65 622,62 100 50 75.166,49 74.115 200,25 851,24 100 75.123,15 74.115 190,65 817,50 200 74.925,78 74.115 178,65 632,13
Perbandingan efisiensi konsumsi energi disajikan pada Tabel 2. Hasil ini menunjukan bahwa  algoritma  SSA  memberikan  hasil  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode heuristic  FCFS.  Algoritma  SSA  menghasilkan  solusi  yang  lebih  baik  daripada  prosedur heuristik  dalam  optimasi  karena  beberapa  alasan.  SSA  adalah  teknik  swarm  intelligence yang meniru perilaku mencari makan dan navigasi salp biologi laut. Dengan meniru perilaku alami  organisme  ini,  SSA  memanfaatkan  kecerdasan  kolektif  dari  swarm  untuk mengeksplorasi dan mengeksploitasi ruang pencarian secara efektif [42]. Lebih lanjut, SSA membagi  populasi  salp  menjadi  dua  kelompok  yaitu  pemimpin  dan  pengikut.  Pemimpin memandu proses pencarian dengan mengeksplorasi wilayah yang menjanjikan, sementara pengikut  menyesuaikan  posisi  mereka  berdasarkan  informasi  pemimpin.  Mekanisme pemimpin-pengikut  ini  meningkatkan  kemampuan  eksplorasi  dan  eksploitasi  algoritma, menghasilkan  solusi  yang  lebih  baik  [50].  Sementara  itu,  SSA  telah  menunjukkan konvergensi yang tinggi dan kemampuan pencarian yang kuat dalam masalah optimasi [51]. SSA  mampu  mengoptimalkan  fungsi  benchmark  tunggal,  multi-modal,  dan  komposit, sehingga  menjadi  algoritma  yang  serbaguna  dan  dapat  diterapkan  pada  berbagai  skenario optimasi [42].

## Tabel 2. Perbandingan Konsumsi Energi Metode FCFS dan Metode SSA
No Metode Urutan Job Total Konsumsi Energi (KW) 1 Metode heuristic FCFS 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15-16-17-18 75.245,98 2 Metode Usulan SSA 9-6-3-4-10-12-16-18-1-11-8-14-13-15-5-17-2-7 74.925,78 Selisih 320,20 Efisiensi 0,42%

## KESIMPULAN
Dalam artikel ini, peneliti mengusulkan algoritma SSA untuk meminimasi konsumsi energi dari permasalahan HFSSP. Hasil optimasi dengan SSA menunjukan bahwa semakin tinggi populasi dan iterasi maka menghasilkan konsumsi energi yang lebih rendah. Selain itu,  hasil  optimasi  menunjukan  bahwa  total  energi  konsumsi  disebabkan  karena  variasi konsumsi  energi setup dan  removal  serta  konsumsi  energi  mesin  idle.  sementara  itu, konsumsi energi waktu proses selalu tetap ketika percobaan variasi populasi dan iterasi pada prosedur  SSA.  Selanjutnya,  algoritma  SSA  dibandingkan  dengan  metode  heuristic  FCFS. Dari hasil penelitian ini menunjukan bahwa SSA menghasilkan konsumsi energi yang lebih minim  dibandingkan  dengan  metode  FCFS.  Pada  akhirnya,  SSA  dapat  diterapkan  untuk meminimasi  konsumsi  energi  pada  permasalahan HFSSP. Berdasarkan  temuan  penelitian tersebut, penelitian mendatang dapat mengeksplorasi lebih dalam terhadap mekanisme dan parameter-parameter  dalam  algoritma  SSA  untuk  mengoptimalkan  penyelesaian penjadwalan HFSSP dengan tujuan efisiensi energi yang lebih tinggi. Selain itu, eksplorasi kemungkinan  kombinasi  dengan  teknik  optimasi  lain  atau  pendekatan  yang  berbeda  juga dapat  menjadi  arah  yang  menarik  untuk  meningkatkan  performa  algoritma  dalam menghadapi tantangan kompleksitas permasalahan penjadwalan HFSSP.

## DAFTAR ISI
[1]  D. M. Utama, M. F. Ibrahim, D. S. Wijaya, D. S. Widodo, and M. D. Primayesti, "A Novel Hybrid Multi-Verse Optimizer Algorithm for Energy-Efficient Permutation Flow Shop Scheduling Problem," Journal of Physics: Conference Series, vol. 2394, no. 1, p. 012006, 2022.
[2]  D.  M.  Utama,  "An  effective  hybrid  crow  search  algorithm  for  energy-efficient  flow shop scheduling," AIP Conference Proceedings, vol. 2453, no. 1, p. 020040, 2022.
[3]  Y.  Liu,  H.  Dong,  N.  Lohse,  S.  Petrovic,  and  N.  Gindy,  "An  investigation  into minimising  total  energy  consumption  and  total  weighted  tardiness  in  job  shops," Journal of Cleaner Production, vol. 65, pp. 87-96, 2014.
[4]  M. Dai, D. Tang, A. Giret, M. A. Salido, and W. D. Li, "Energy-efficient scheduling for  a  flexible  flow  shop  using  an  improved  genetic-simulated  annealing  algorithm," Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 29, no. 5, pp. 418-429, 2013.
[5]  A.  Sun,  "The  establishment  of  the  green  tax  policy  in  China-To  accelerate  the construction  of  circular  economy  experimental  zone  in  Qaidam  Basin  of  Qinghai province as an example," Asian Social Science, vol. 9, no. 3, p. 148, 2013.
[6]  S.  A.  Mansouri,  E.  Aktas,  and  U.  Besikci,  "Green  scheduling  of  a  two-machine flowshop: Trade-off between makespan and energy consumption," European Journal of Operational Research, vol. 248, no. 3, pp. 772-788, 2016.
[7]  G.-S. Liu, Y. Zhou, and H.-D. Yang, "Minimizing energy consumption and tardiness penalty  for  fuzzy  flow  shop  scheduling with  state-dependent  setup time," Journal  of cleaner production, vol. 147, pp. 470-484, 2017.
[8]  D.  M.  Utama,  "Pengembangan  Algoritma  NEH  Dan  CDS  Untuk  Meminimasi Consumption Energy Pada Penjadwalan Flow Shop," in Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa) , 2019, no. 4, pp. 47-54.
[9]  Y. Li et al. , "A discrete artificial bee colony algorithm for distributed hybrid flowshop scheduling  problem  with  sequence-dependent  setup  times," International  Journal  of Production Research, vol. 59, no. 13, pp. 3880-3899, 2021.
[10] S. Wang, X. Wang, F. Chu, and J. Yu, "An energy-efficient two-stage hybrid flow shop scheduling  problem  in  a  glass  production," International  Journal  of  Production Research, vol. 58, no. 8, pp. 2283-2314, 2020.
[11] D. M. Utama, T. Baroto, and D. S. Widodo, "Energy-Efficient Flow Shop Scheduling Using  Hybrid  Grasshopper  Algorithm  Optimization," Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri, vol. 19, no. 1, pp. 30-38, 2020.
[12] M.  Akbar  and  T.  Irohara,  "Scheduling  for  sustainable  manufacturing:  A  review," Journal of cleaner production, vol. 205, pp. 866-883, 2018.
[13] D.  Utama,  "Minimizing  Number  of  Tardy  Jobs  in  Flow  Shop  Scheduling  Using  A Hybrid  Whale  Optimization  Algorithm,"  in Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2021, vol. 1845, no. 1, p. 012017: IOP Publishing.
[14] D. M. Utama, D. S. Widodo, M. F. Ibrahim, and S. K. Dewi, "An effective hybrid ant lion  algorithm  to  minimize  mean  tardiness  on  permutation  flow  shop  scheduling problem," International Journal of Advances in Intelligent Informatics, vol. 6, no. 1, pp. 23-35, 2020.
[15] D.  S.  Widodo  and  D.  M.  Utama,  "The  Hybrid  Ant  Lion  Optimization  Flow  Shop Scheduling  Problem  for  Minimizing  Completion  Time,"  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2020, vol. 1569, no. 2, p. 022097: IOP Publishing.
[16] D. M.  Utama, D. S. Widodo, M.  F. Ibrahim, K. Hidayat, T. Baroto, and A. Yurifah, "The hybrid whale optimization algorithm: A new metaheuristic algorithm for energy- efficient  on  flow  shop  with  dependent  sequence  setup,"  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2020, vol. 1569, no. 2, p. 022094: IOP Publishing.
[17] R.  Ruiz  and  J.  A.  Vázquez-Rodríguez,  "The  hybrid  flow  shop  scheduling  problem," European journal of operational research, vol. 205, no. 1, pp. 1-18, 2010.
[18] M.  Li,  D.  Lei,  and  J.  Cai,  "Two-level  imperialist  competitive  algorithm  for  energy- efficient hybrid flow shop scheduling problem with relative importance of objectives," Swarm and Evolutionary Computation, vol. 49, pp. 34-43, 2019.
[19] D. M. Utama, A. K. Garside, and W. Wicaksono, "Pengembangan Algoritma Hybrid Flowshop  Three-Stage  Dengan  Mempertimbangkan  Waktu  Setup," Jurnal  Ilmiah Teknik Industri, vol. 18, no. 1, pp. 72-78, 2019.
[20] D. A. Rossit, F. Tohmé, and M. Frutos, "The Non-Permutation Flow-Shop scheduling problem: A literature review," Omega, vol. 77, pp. 143-153, 2018.
[21] C.  Yu,  Q.  Semeraro,  and  A.  Matta,  "A  genetic  algorithm  for  the  hybrid  flow  shop scheduling with unrelated machines and machine eligibility," Computers & Operations Research, vol. 100, pp. 211-229, 2018.
[22] L.  De  FELICE,  "A  simulation  model  for  solving  the  flow  shop  scheduling  problem under uncertainty," 2018.
[23] J.-q. Li, H.-y. Sang, Y.-y. Han, C.-g. Wang, and K.-z. Gao, "Efficient multi-objective optimization  algorithm  for  hybrid  flow  shop  scheduling  problems  with  setup  energy consumptions," Journal of Cleaner Production, vol. 181, pp. 584-598, 2018.
[24] V.  Fernandez-Viagas,  J.  M.  Molina-Pariente,  and  J.  M.  Framinan,  "New  efficient constructive heuristics for the hybrid flowshop to minimise makespan: A computational evaluation  of  heuristics," Expert  Systems  with  Applications, vol.  114,  pp.  345-356, 2018.
[25] V.  Fernandez-Viagas,  P.  Perez-Gonzalez,  and  J.  M.  Framinan,  "Efficiency  of  the solution representations for the hybrid flow shop scheduling problem with makespan objective," Computers & Operations Research, vol. 109, pp. 77-88, 2019.
[26] J. Yan, J. Wen, and L. Li, "Genetic Algorithm Based Optimization for Energy-aware Hybrid  Flow  Shop  Scheduling,"  in Proceedings  on  the  international  conference  on artificial  intelligence  (ICAI) ,  2014,  p.  1:  The  Steering  Committee  of  The  World Congress in Computer Science, Computer ….
[27] S.  Schulz,  "A  multi-criteria  MILP  formulation  for  energy  aware  hybrid  flow  shop scheduling," in Operations Research Proceedings 2016 : Springer, 2018, pp. 543-549.
[28] Z. Ling-Li, Z. Feng-Xing, X. Xiao-hong, and G. Zheng, "Dynamic scheduling of multi- task  for  hybrid  flow-shop  based  on  energy  consumption,"  in 2009  International Conference on Information and Automation , 2009, pp. 478-482: IEEE.
[29] B. Du, H. Chen, G. Q. Huang, and H. Yang, "Preference vector ant colony system for minimising  make-span  and  energy  consumption  in  a  hybrid  flow  shop,"  in Multi- objective evolutionary  optimisation  for  product  design  and  manufacturing :  Springer, 2011, pp. 279-304.
[30] X. Liu, F. Zou, and X. Zhang, "Mathematical model and genetic optimization for hybrid flow shop scheduling problem based on energy consumption," in 2008 Chinese Control and Decision Conference , 2008, pp. 1002-1007: IEEE.
[31] Z. Liu, J. Yan, Q. Cheng, C. Yang, S. Sun, and D. Xue, "The mixed production mode considering continuous and intermittent processing for an energy-efficient hybrid flow shop scheduling," Journal of Cleaner Production, vol. 246, p. 119071, 2020.
[32] H.  Luo,  B.  Du,  G.  Q.  Huang,  H.  Chen,  and  X.  Li,  "Hybrid  flow  shop  scheduling considering machine electricity consumption cost," International Journal of Production Economics, vol. 146, no. 2, pp. 423-439, 2013.
[33] X.-r.  Tao,  J.-q.  Li,  T.-h.  Huang,  and  P.  Duan,  "Discrete  imperialist  competitive algorithm  for  the  resource-constrained  hybrid  flowshop  problem  with  energy consumption," Complex & Intelligent Systems, pp. 1-16, 2020.
[34] R. Zhou, D. Lei, and X. Zhou, "Multi-objective energy-efficient interval scheduling in hybrid  flow  shop  using  imperialist  competitive  algorithm," Ieee  Access, vol.  7,  pp. 85029-85041, 2019.
[35] D. Lei and T. Wang, "Solving distributed two-stage hybrid flowshop scheduling using a shuffled frog-leaping algorithm with memeplex grouping," Engineering Optimization, vol. 52, no. 9, pp. 1461-1474, 2020.
[36] L.  Meng,  C.  Zhang,  X.  Shao,  Y.  Ren,  and  C.  Ren,  "Mathematical  modelling  and optimisation of energy-conscious hybrid flow shop scheduling problem with unrelated parallel machines," International Journal of Production Research, vol. 57, no. 4, pp. 1119-1145, 2019.
[37] D. Lei, L. Gao, and Y. Zheng, "A novel teaching-learning-based optimization algorithm for  energy-efficient  scheduling  in  hybrid  flow  shop," IEEE  Transactions  on Engineering Management, vol. 65, no. 2, pp. 330-340, 2017.
[38] S. Schulz, "A genetic algorithm to solve the hybrid flow shop scheduling problem with subcontracting options and energy cost consideration," in International Conference on Information Systems Architecture and Technology , 2018, pp. 263-273: Springer.
[39] X. L. Ding, J. Zhu, and C. Liu, "Lagrangian Relaxation Algorithms For Hybrid Flow- Shop  Scheduling  Problems  with  Energy  Saving,"  in Advanced  Materials  Research , 2014, vol. 997, pp. 821-826: Trans Tech Publ.
[40] D.  M.  Utama  and  M.  D.  Primayesti,  "A  novel  hybrid  Aquila  optimizer  for  energy- efficient hybrid flow shop scheduling," Results in Control and Optimization, vol. 9, p. 100177, 2022.
[41] D. M. Utama, M. D. Primayesti, S. Z. Umamy, B. M. N. Kholifa, and A. D. Yasa, "A systematic literature review on energy-efficient hybrid flow shop scheduling," Cogent Engineering, vol. 10, no. 1, p. 2206074, 2023.
[42] S. Mirjalili, A. H. Gandomi, S. Z. Mirjalili, S. Saremi, H. Faris, and S. M. Mirjalili, "Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems," Advances in Engineering Software, vol. 114, pp. 163-191, 2017.
[43] D.  M.  Utama,  "Salp  Swarm  Algorithm  Untuk  Meminimasi  Konsumsi  Energi  Pada Penjadwalan Flow Shop Dengan Set Up Dan Removal Time," in Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa) , 2019, no. 5, pp. 79-85.
[44] T. Dokeroglu, E. Sevinc, T. Kucukyilmaz, and A. Cosar, "A survey on new generation metaheuristic algorithms," Computers & Industrial Engineering, vol. 137, p. 106040, 2019.
[45] L. P. Madin, "Aspects of jet propulsion in salps," Canadian Journal of Zoology, vol. 68, no. 4, pp. 765-777, 1990.
[46] P.  Anderson  and  Q.  Bone,  "Communication  between  individuals  in  salp  chains.  II. Physiology," Proceedings of the Royal Society of London. Series B. Biological Sciences, vol. 210, no. 1181, pp. 559-574, 1980.
[47] H. Tang, J. Zhou, Y. Shao, and Z. Yang, "Hybrid Flow-Shop Scheduling Problems with Missing and Re-Entrant Operations Considering Process Scheduling and Production of Energy Consumption," Journal, Type of Article vol. 15, no. 10, 2023.
[48] A. Hasani and S. M. H. Hosseini, "A bi-objective flexible flow shop scheduling problem with  machine-dependent  processing  stages:  Trade-off  between  production  costs  and energy  consumption," Applied  Mathematics  and  Computation, vol.  386,  p.  125533, 2020.
[49] K.  Geng,  L.  Liu,  and  Z.  Wu,  "Energy-efficient  distributed  heterogeneous  re-entrant hybrid flow shop scheduling problem with sequence dependent setup times considering factory eligibility constraints," Scientific Reports, vol. 12, no. 1, p. 18741, 2022.
[50] Z. Wang et al. , "Orthogonal pinhole-imaging-based learning salp swarm algorithm with self-adaptive  structure  for  global  optimization," Frontiers  in  Bioengineering  and Biotechnology, vol. 10, p. 1018895, 2022.
[51] Z. Yi, Z. Yangkun, Y. Hongda, and W. Hong, "Application of an improved Discrete Salp Swarm Algorithm to the wireless rechargeable sensor network problem," Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, vol. 10, p. 923798, 2022.